Türkiye'de Eğitim Harcamaları ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: ARDL Sınır Testi...

Türkiye’de Eğitim Harcamaları ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: ARDL …

77 Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2014, Yıl:2, Cilt:2, Sayı:2

Türkiye’de Eğitim Harcamaları ve Ekonomik Büyüme Arasındaki

İlişki: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı

Mürüvvet PAMUK İstanbul Üniversitesi

İktisat Fakültesi

Ekonometri Bölümü

[email protected]

Hakan BEKTAŞ İstanbul Üniversitesi

İktisat Fakültesi

Ekonometri Bölümü

[email protected] Özet

Eğitim ülkelerin ilerlemesine, refahına, ekonomik ve sosyal gelişmişlik düzeyine katkıda bulunan en önemli faktörlerden biridir. Bu nedenle eğitime yapılan

harcamalar büyük önem taşır. Bu çalışmada, Türkiye’de 1998:01-2013:02 dönemi

için eğitim harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki rolü incelenmiştir. Bu

amaçla, geleneksel birim kök testleri, gecikmesi dağıtılmış otoregresif sınır testi

yaklaşımı ve Granger nedensellik testi kullanılmıştır. Elde edilen bulgular

neticesinde, söz konusu iki değişken arasında eşbütünleşme ilişkisi olmadığı

sonucuna ulaşılmıştır. Uygulanan Granger nedensellik testi sonucuna göre incelenen

değişkenler arasında tek yönlü bir nedensellik ilişkisi bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler: Eğitim Harcamaları, Ekonomik Büyüme, Nedensellik Analizi,

Eşbütünleşme.

The Relationship Between Education Expenditures and Economic

Growth in Turkey: An ARDL Bounds Testing Approach

Abstract

Education is one of the most important factors that contribute to progress, prosperity and level of economic and social development of countries. Therefore, the

expenditures on education become a great importance. In this study, the relationship

between education expenditures and economic growth was investigated for the period

of 1998:01- 2013:02 in Turkey. With this purpose, unit root tests, autoregressive

distributed lag (ARDL) bound test approach and the Granger causality test were used.

According to the results, it was determined that there is no cointegration relationship

between education expenditures and economic growth. As a result of the Granger

causality test, one-way causal relationship between the corresponding variables was

determined.

Keywords: Education Expenditures, Economic Growth, Causality Analysis,

Cointegration.

JEL Classification Codes: I25, C22

M. PAMUK, H. BEKTAŞ


GİRİŞ

Eğitim; bireyin, toplumun ve gelecekteki insanlığın gelişimini ve

refahını güçlendirmeyi sağlayan sosyal bir süreçtir.

Ülkelerin iktisadi, sosyal ve siyasal gelişmişlik düzeylerini belirleyen en önemli faktörlerden biri olan eğitim, bireylere sağladığı özel yararların

yanında, toplumsal açıdan meydana getirmiş olduğu dışsallıklar sebebiyle de

ülkelerin kalkınmalarında büyük önem arz etmektedir (Öztürk, 2005:28). Ayrıca yoksulluğu azaltıcı, iktisadi büyümeyi artırıcı ve rekabetçi bir ekonomi

yaratmada güçlü bir araç olan eğitim, beşeri sermayenin oluşmasında da

önemli bir rol oynamaktadır (Afzal vd., 2010:39). Literatürde yer alan

çalışmalar incelendiğinde, sürdürülebilir ekonomik büyümeyi açıklamada beşeri sermayenin önemi vurgulanmaktadır (Yaylalı ve Lebe, 2011:27). Bu

durum beşeri sermayenin, sürdürülebilir iktisadi büyümenin ve gelişmenin en

önemli belirleyicilerinden biri olduğunu göstermektedir (Afzal vd., 2010:40). Güney Kore, Hindistan ve Çin gibi Asya ülkelerine ait veriler incelendiğinde,

son birkaç on yılda yaptıkları eğitim reformları ile ulaştıkları başarılar dikkat

çekmektedir (Afzal vd., 2011:321).

Lucas (1988:3), sürdürülebilir ekonomik gelişmenin beşeri sermayenin

sonucu olduğunu ve beşeri sermayenin de en önemli unsurunun eğitim

olduğunu ifade etmektedir. Bunun yanı sıra kamu eğitim harcamaları,

doğrudan beşeri sermaye birikimini ve bu nedenle uzun dönem büyümeyi etkilemektedir (Blankenau ve Simpson, 2004:583). Bu durum bir ülkenin

iktisadi büyümesinin, eğitim harcamalarının miktarından ve söz konusu

harcamaların kompozisyondan etkilendiğini ifade etmektedir.

Literatürde eğitim ve ekonomik büyüme üzerine çok sayıda araştırma

yapılmıştır. Yapılan çalışmaların çoğunda eğitimin belirleyicileri olarak

okullaşma oranı ve öğrenci sayısı ele alınmıştır. Fakat güçlü bir beşeri

sermaye yapısı için eğitim harcamaları değişkeni önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye için eğitim harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki

ilişki ARDL sınır testi yaklaşımı ile incelenmiştir. Çalışma dört bölümden

oluşmaktadır. İzleyen bölümde literatür özeti yer almakta, ikinci bölümde ise analizde kullanılan yöntem hakkında bilgi verilmektedir. Üçüncü bölüm, veri

seti ve analiz sonuçlarından oluşmaktadır. Çalışma, değerlendirme kısmının

yer aldığı sonuç bölümü ile sona ermektedir.

1. Literatür Özeti

Merkantilizmden Neoklasik ekole kadar tüm iktisadi düşünce ekolleri,

zenginlik ve gelişmenin kaynağını araştırmıştır. Yapılan çalışmalarla iktisadi

büyümeye en çok hangi faktörün katkı sağladığı sorusuna yanıt aranmıştır (Öztürk, 2005: 28). Fakat söz konusu teorilerin, büyümeyi açıklamakta

yetersiz kalması neticesinde bilgi birikimi, teknoloji ve beşeri sermayeyi ön

plana çıkaran içsel büyüme teorileri ortaya atılmıştır. İçsel büyüme teorilerinin öncülerinden olan Lucas (1988), beşeri sermaye modelinin önemi

ortaya koymuştur. Lucas (1988)’a göre, iktisadi büyüme beşeri sermaye

birikimin sonucudur. Eğitim ise beşeri sermaye birikimini sağlayan temel



unsurlardandır. Söz konusu literatürde ekonomik büyüme için beşeri

kaynaklara yatırım yapılması gerektiği ifade edilmiştir. Böylece eğitime yapılan yatırım beşeri sermayeyi, beşeri sermayenin de teknolojik bilgiyi

yaratacağı ve iktisadi büyümeyi sağlayacağı ifade edilmiştir. (Çakmak ve

Gümüş, 2005: 61)

Eğitim harcamalarının ekonomik büyüme üzerine etkisi ile ilgili çok sayıda çalışma yapılmıştır. Ancak bu çalışmalarda da farklı görüşler yer

almaktadır.

Devarajan vd. (1996) ise kamu harcamalarının bileşenlerinin (sağlık, eğitim, altyapı, savunma gibi) ekonomik büyümeye katkısının ne olduğu,

hangi bileşenlerin kesilmesi gerektiği hakkında çalışmışlardır. Eğitimdeki

kamu harcamalarının ekonomik büyüme ile negatif ilişkisi olduğu ve

istatistiksel olarak önemli olmadığı sonucuna ulaşmışlardır.

Çoban (2004), Türkiye’de 1980-1997 döneminde eğitime ilişkin

değişkenler (ilkokul okullaşma oranı, ortaokul okullaşma oranı, yüksekokul

okullaşma oranı ve eğitim harcamaları) ile iktisadi büyümeyi temsilen ele alınan GSMH değişkeni arasındaki ilişkiyi analiz etmiştir. Eğitime ilişkin her

bir değişken ile GSMH değişkeni arasındaki uzun dönem ilişkisini Johansen

eşbütünleşme testi ile incelemiştir. Eşbütünleşme testi neticesinde eğitime ilişkin her bir değişken ile GSMH arasında uzun dönem ilişkisi saptamıştır.

Bir sonraki aşamada ise Granger nedensellik testi uygulamıştır. Buna göre,

ilkokul okullaşma oranındaki artışın iktisadi büyümenin ve iktisadi büyüme

artışının ise lise okullaşma oranındaki artışın nedeni olduğunu tespit etmiştir.

Karagül (2003), ”Beşeri Sermayenin Ekonomik Büyümeyle İlişkisi ve

Etkin Kullanımı” başlıklı çalışmasında son yıllarda klasik üretim faktörlerine

ilave olarak beşeri sermayenin öneminin artması neticesinde iktisadi büyüme ve gelişme politikalarını ele almıştır. Çalışmada, beşeri sermayenin

arttırılması için eğitimli ve sağlıklı bir topluma ihtiyaç duyulduğunun yanı sıra

mevcut beşeri sermayenin de etkin kullanılabilmesi için fiziki sermaye ile olan tamamlayıcılık ilişkisinin iyi kurulması gerektiği hususu vurgulanmıştır.

Serel ve Masatçı (2005), Türkiye için 1950-2000 yılları arasında beşeri

sermaye ile iktisadi büyüme arasındaki ilişkiyi incelediği çalışmasında

GSMH, orta öğretime kayıtlı öğrenci sayısı, sabit sermaye yatırımları ve toplam işgücü değişkenlerini kullanmıştır. Çalışma neticesinde beşeri

sermayenin büyüme üzerinde olumlu etkisi olduğu sonucuna ulaşmıştır.

Kar ve Ağır (2006), 1926-1994 dönemi verilerini kullanarak içsel büyüme modelleri tarafından vurgulanan beşeri sermaye ile iktisadi büyüme

arasındaki ilişkiyi nedensellik testi ile analiz etmiştir. Çalışmada beşeri

sermaye değişkenini temsilen sağlık harcamalarının ve eğitim harcamalarının

GSMH içindeki payları, iktisadi büyümeyi temsilen ise kişi başına GSMH kullanılmıştır. Çalışma neticesinde elde edilen bulgular, iktisadi büyüme ile

beşeri sermaye arasında nedensellik ilişkisinin seçilen beşeri sermaye

ölçütüne duyarlı olduğunu göstermiştir. Bu bulgular, beşeri sermaye ile



büyüme arasındaki uzun dönemli ve birbirini etkileyen bir yapıda olduğu görüşünü desteklemektedir.

Blankenau vd. (2007), 23 gelişmiş ülkeden panel veri kullanılarak

yapılan çalışmada, hükümetin bütçe kısıtı kontrol edildiğinde, kamu eğitim harcamaları ve uzun dönem büyüme arasında pozitif bir ilişki bulunmuştur.

Bütçe kontrol edilse bile, yoksul ülkelerde kamu eğitim harcamalarının

büyüme üzerinde etkisi olmadığı sonucu bulunmuştur.

Özsoy (2009), 1923-2005 yılları arasında Türkiye’de çeşitli eğitim

düzeyleri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin yönü ve büyüklüğünü

incelediği çalışmasında VAR model kullanmıştır. Çalışmada beşeri sermaye

göstergesi olan eğitim değişkeni öğrenci sayıları ile; ekonomik büyüme ise reel GSYİH ile temsil edilmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular, Türkiye’de

iktisadi büyüme ile eğitim arasında pozitif bir ilişki olduğunu göstermiştir.

Riasat vd. (2011), Pakistan’ın ekonomik büyümesi üzerinde eğitim harcamalarının etkisini araştırmak için ARDL tekniğini kullanarak yaptıkları

çalışmalarında, eğitim harcamalarının uzun dönemde ekonomik büyüme

üzerinde önemli bir etkisi olduğu; kısa dönemde ise istatistiksel olarak önemli olmadığı sonucuna ulaşmışlardır. Eğitim harcamalarında yüzde 1’lik artış

olursa, uzun dönemde GSYİH’ yi yüzde 0,039’a kadar artıracaktır.

Karataş ve Çankaya (2011), 1981-2006 dönemi için yıllık verilerden

hareketle Türkiye’de beşeri sermaye yatırımlarının iktisadi büyümeye etkisini analiz etmiştir. Çalışmada bağımlı değişken fert başına reel GSYİH, bağımsız

değişkenler ise beşeri sermayeyi temsilen eğitim harcamalarının GSYİH’ya

oranı, sağlık harcamalarının GSYİH’ya oranı, yükseköğretim okullaşma oranı ile fiziki sermayeyi temsilen sabit sermaye yatırımlarının GSYİH’ya oranı

olarak ele alınmıştır. Değişkenler arasındaki uzun dönem ilişkisini araştırmak

için Engle-Granger iki aşamalı eşbütünleşme analizinden yararlanılmıştır.

Çalışmada elde edilen bulgular, Türkiye’nin iktisadi büyüme sürecinde fiziki sermaye yatırımlarının daha etkin rol oynadığını ve bu nedenle iktisadi

büyümenin daha ziyade fiziki yatırımlara dayalı meydana geldiğini ortaya

koymuştur.

Li ve Kong (2012) ise Çin için yaptıkları araştırmada, eğitim

harcamaları ile ekonomik büyüme arasında uzun dönem bir denge olduğunu

ortaya çıkarmışlardır. Nedensellik analizi sonucuna göre de, eğitim harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin açık olmadığı, fakat

ekonomik büyümenin eğitim harcamaları üzerindeki etkisinin önemli

olduğunu bulmuşlardır. İkisi arasında yalnız tek-yönlü nedensellik ilişkisinin

olduğu ve birbiriyle geribildirim alımının olmadığı sonucuna varılmıştır.

Şimşek ve Kadılar (2010), Türkiye ekonomisinin 1960-2004 dönemine

ilişkin beşeri sermaye ve ihracat ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi

eşbütünleşme ve nedensellik testleri ile analiz etmiştir. Çalışmada beşeri sermayeyi temsilen yükseköğrenime kayıtlı olan kişi sayısı alınmıştır. Elde

edilen bulgular, uzun dönemde Türkiye’de bir taraftan ihracattaki artış ve

beşeri sermaye birikiminin, uzun dönemli iktisadi büyümeyi desteklediğini,



diğer taraftan da GSYİH’daki artışın beşeri sermaye birikimini beslediğini

ortaya koymuştur.

Akgül ve Koç (2011), Türkiye için 1914-2009 dönemi yıllık zaman

serisi verilerini kullanarak yükseköğretim ve ekonomik büyüme arasındaki

doğrusal olmayan ilişkinin varlığını araştırmıştır. Çalışmada GSMH ve

yükseköğretimden mezun sayısı değişkenleri ele alınarak eşik otoregresif (TAR) model uygulanmıştır. Çalışmada elde edilen bulgular, eğitimin

ekonomik büyümenin önemli bir bileşeni olduğunu göstermiştir.

Eriçok ve Yılancı (2013), 1968-2005 döneminde eğitim harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi incelemek için sınır testi yaklaşımını

kullanmıştır. Çalışmada GSYİH ve konsolide bütçeden eğitim harcamalarına

ayrılan kısmı gösteren eğitim harcamaları serileri analiz edilmiştir. Çalışma

neticesinde, eğitim harcamalarının ekonomik büyüme üzerinde geçici bir etkiye sahip olduğu ortaya koyulmuştur.

Kıran (2013), iki yapısal kırılmaya izin veren eşbütünleşme yöntemini

kullanarak, 18 Latin Amerika ülkesi için ekonomik büyüme üzerinde eğitim harcamalarının etkisini araştırdığı makalesinde, 7 ülke hariç, ele alınan ülkeler

için ekonomik büyüme ve eğitim harcamaları arasında eşbütünleşme

ilişkisinin varlığını göstermiştir. Çalışmanın bir başka bulgusu, belirlenen yapısal kırılmaların, Latin Amerika ülkelerinin eğitim reform dönemleriyle

ilgili olduğudur.

Akçacı (2013), eğitim ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi

araştırdığı çalışmasında 1998-2012 dönemi için Toda-Yamamoto nedensellik testini kullanmıştır. Çalışma neticesinde, eğitim harcamalarından ekonomik

büyümeye doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi saptanmıştır. Çalışmada elde

edilen bulgular, eğitim harcamalarının Türkiye ekonomisi için sağlıklı bir ekonomik büyümenin sağlanması hususunda önemini vurgulamaktadır.

2. Yöntem

İktisadi zaman serileri, genellikle durağan olmayan süreçlere sahiplerdir (Johansen ve Jesulius, 1990:170). Durağan olmayan zaman serileri

kullanılarak yapılan analizler neticesinde ise sahte regresyon sorunu ortaya

çıkabilmektedir (Granger ve Newbold, 1974). Durağanlığın sağlanması

amacıyla fark alma işlemi gerçekleştirilmektedir. Fakat bu işlem, serilerde bilgi kaybına neden olurken seriler arasında var olan ilişkiyi ortadan

kaldırabilmektedir (Tarı ve Yıldırım, 2009:100). Bu nedenle, seviyelerinde

durağan olmadığı tespit edilen serilerin durağan bir bileşimi olabileceğini ve bunun ekonometrik olarak belirlenebileceğini ifade eden eşbütünleşme

analizine başvurulmaktadır (Eriçok ve Yılancı, 2013:95).

Eğitim harcamaları ile ekonomik büyüme arasında uzun dönem

ilişkisini araştırdığımız bu çalışmada eşbütünleşme analizi için Pesaran vd. (2001) tarafından ortaya koyulan sınır testi yaklaşımı kullanılmıştır.

Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif (autoregressive distributed lag - ARDL)

sınır testi yaklaşımının, alternatif eşbütünleşme testlerine göre birtakım



avantajları bulunmaktadır. ARDL sınır testi yaklaşımının en önemli avantajı, analize dahil edilen değişkenlerin I(0) veya I(1) olduğuna bakılmaksızın

uygulanabilmesidir (Pesaran vd., 2001:290). Dolayısıyla sınır testi

yaklaşımında, önsel olarak değişkenlerin bütünleşme derecelerini belirlemeye gerek yoktur (Narayan ve Narayan, 2005:429). Ayrıca birim kök testinin gücü

düşük olduğu durumlarda birim kök ve eşbütünleşme analizi ile ilgili literatür

incelendiğinde özellikle ön testin problemli sonuçlar doğurduğu görülmektedir (Pesaran, 1997:184). ARDL sınır testi yaklaşımının ikinci

avantajı ise kısıtsız hata düzeltme modeli (unrestricted error correction model

- UECM) kullandığından Engle-Granger metoduna göre daha iyi istatistiksel

özelliklere sahip olmasıdır (Narayan ve Narayan, 2005:429). Bir diğer önemli avantajıysa küçük örnekleme sahip çalışmalara uygulanabilir olmasıdır.

Ayrıca sınır testi yaklaşımı, gözlem sayısının az olduğu durumlarda Engle-

Granger ve Johansen eşbütünleşme testlerine göre daha güvenilir sonuçlar vermektedir (Narayan ve Smyth, 2005:103).

ARDL sınır testi yaklaşımı, temel olarak üç aşamadan oluşmaktadır.

Birinci aşamada, analize dahil edilen değişkenler arasında uzun dönem ilişkisinin olup olmadığı test edilmektedir. Söz konusu değişkenler arasında

eşbütünleşme ilişkisinin varlığı halinde, takip eden aşamalarda ise sırasıyla

uzun ve kısa dönem elastikiyetleri elde edilmektedir (Narayan ve Smyth,

2006:337). ARDL sınır testi yaklaşımı için ilk aşamada oluşturulan UECM, Eşitlik 1’de yer almaktadır. Söz konusu model, çalışmamıza uyarlanmış hali

ile ifade edilmiştir.

∆𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡 = 𝛼0 + 𝜃1𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡−1 + 𝜃2𝐿𝐸𝐺𝑡−1 + ∑ 𝜛1𝑖 ∆𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡−𝑖

𝑝

𝑖=1

+ ∑ 𝛽1𝑗

𝑝

𝑗=0

∆𝐿𝐸𝐺𝑡−𝑗 + 𝜀 (1)

Eşitlik 1’de yer alan modeldeki p değeri uygun gecikme uzunluğunu ifade etmektedir. p değerine karar verebilmek için bilgi kriterleri

kullanılmaktadır. ARDL sınır testi yaklaşımında gecikme uzunluğu

belirlendikten sonra analize dahil edilen değişkenler arasında eşbütünleşme

ilişkisinin varlığını araştırmak amacıyla 𝐻0: 𝜃1 = 𝜃2 = 0 temel hipotezi F testi kullanılarak sınanmaktadır (Narayan, 2005:1981). Ancak temel hipotezi

sınamak amacıyla kullanılan standart F testi, birkaç durum için standart

olmayan bir dağılıma sahiptir (Narayan ve Narayan, 2005:431). Narayan ve Narayan (2005) çalışmasında bu durumları (i) ARDL modelinde yer alan

değişkenlerin I(0) veya I(1) olup olmaması, (ii) değişken sayısı ve (iii) ARDL

modelinin sabit terim ve/veya trend içerip içermemesi olarak ifade etmektedir.

Dolayısıyla test istatistiği ile karşılaştırılması gereken kritik değerler Pesaran vd. (2001) tarafından tablolaştırılmıştır. Söz konusu kritik değerler, iki

kısımdan oluşmaktadır. Değişkenlerin I(0) ve I(1) olmalarına göre alt ve üst

sınırlar için kritik değerler belirlenmiştir. Eğer hesaplanan F istatistik değeri, kritik değerin üst sınırından büyük ise değişkenler arasında uzun dönem

ilişkisinin olmadığını gösteren temel hipotez reddedilmektedir. Eğer

hesaplanan F istatistik değeri, kritik değerin alt sınırın küçük ise temel hipotez reddedilememektedir. Hesaplanan F istatistik değeri, alt ve üst sınırın arasında

yer alması durumunda ise karar alınamamakta olup değişkenlerin durağanlık



mertebelerini dikkate alan diğer eşbütünleşme testlerinin kullanılması

önerilmektedir (Yılancı, 2012:70). ARDL sınır testi yaklaşımında F testi sonucunda temel hipotezin reddedilmesi ile bir sonraki aşamaya

geçilmektedir. Bu aşama iki kısımdan oluşmaktadır. Öncelikle Eşitlik 2’de yer

alan uzun dönem ARDL modeli için Schwartz Bayesyan Kriteri (Schwartz

Bayesian Criterion - SBC) dikkate alınarak uygun gecikme uzunluğu belirlenmektedir. Takip eden kısımda ise söz konusu model, en küçük kareler

yöntemi (ordinary least squares technique) ile tahmin edilmektedir (Narayan

ve Narayan, 2005:431).

𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡 = 𝛼0 + ∑ 𝛼1𝑖𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡−𝑖

𝑛

𝑖=1

+ ∑ 𝛼2𝑖𝐿𝐸𝐺𝑡−𝑖

𝑚

𝑖=0

+ 𝜀𝑡 (2)

ARDL sınır testi yaklaşımın üçüncü ve son aşamasında ise değişkenler arasındaki kısa dönem ilişkisi için Eşitlik 3’te yer alan ARDL modeli tahmin

edilmektedir.

∆𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡 = 𝛼0 + ∑ 𝛼1𝑖∆𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡−𝑖

𝑛

𝑖=1

+ ∑ 𝛼2𝑖∆𝐿𝐸𝐺𝑡−𝑖

𝑚

𝑖=0

+ 𝜑𝐻𝐷𝑇𝑡−1 + 𝜀𝑡 (3)

Eşitlik 3’te yer alan hata düzeltme terimi olarak ifade edilen 𝐻𝐷𝑇𝑡−1

değişkeni uzun dönem ARDL modelinden elde edilen kalıntı serisinin bir

dönem önceki değeridir. Söz konusu değişkene ait olan 𝜑 katsayısı, kısa

dönemdeki dengesizliğin ne kadarının uzun dönemde düzeltilebileceğini

göstermektedir.

3. Veri Seti ve Bulgular

Türkiye’de eğitim harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki

ilişkinin incelendiği bu çalışmada kullanılan model Eşitlik 4’te yer almaktadır.

𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡 = 𝛼0 + 𝛼2𝐿𝐸𝐺𝑡 + 𝜀𝑡 (4)

Çalışmada ekonomik büyümeyi temsilen kullanılan LGSYİH,

mevsimsel etkilerden arındırılmış reel Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH)

serisinin logaritmik formunu ifade etmektedir. LEG ise mevsimsel dalgalanmalardan arındırılmış reel eğitim harcamaları serisinin logaritmasını

göstermektedir.

Bu çalışmada kullanılan veri seti, üçer aylık olup 1998:01-2013:02 dönemini kapsamaktadır. Reel Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH) ve reel

eğitim harcamaları (EG) verilerine Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası

(TCMB) Elektronik Veri Dağıtım Sistemi (EVDS)’nden ulaşılmıştır. Söz konusu serilerin grafikleri incelendiğinde görülen mevsimsel dalgalanmaları

ayrıştırmak için hareketli ortalamalar yöntemi uygulanmıştır. Mevsimsel

dalgalanmalardan arındırılan GSYİH ile EG serilerinin logaritması alınmıştır.

Logaritması alınan seriler, LGSYİH ve LEG olarak gösterilmiştir.



ARDL sınır testi yaklaşımının en önemli avantajı, incelenen değişkenlerin I(0) veya I(1) olduğuna bakılmaksızın uygulanabilmesidir

(Pesaran vd., 2001:290). Ancak serilerin I(2) olma ihtimaline karşılık birim

kök testi uygulanmıştır. Serilerin durağanlığını araştırmak amacıyla uygulanan birim kök testlerinin sonuçları Tablo 1’de yer almaktadır.

Uygulanan birim kök testlerinin temel hipotezi, seride birim kökün varlığını

göstermektedir. LGSYİH ve LEG serileri için hesaplanan test istatistikleri ile %5 anlamlılık düzeyindeki kritik değerler karşılaştırıldığında temel hipotez

reddedilememektedir. Tablo 1’de görüldüğü üzere incelenen seriler birinci

mertebeden durağandır.

Tablo 1: ADF ve PP Birim Kök Testleri Sonuçları

Seri ADF PP

LGSYİH -2.97907 -2.91538

DLGSYİH -8.28460 -10.90707

LEG -3.81980 -3.81311

DLEG -8.48941 -10.78290

Not: LGSYİH ve LEG serileri için ADF ve PP birim kök testleri MacKinnon(1996)

kritik değerleri %5 anlamlılık düzeyinde -3.48’dir. DLGSYİH ve DLEG serileri için ADF ve PP birim kök testleri MacKinnon(1996) kritik değeri %5 anlamlılık

düzeyinde -2.91’dır.

ARDL sınır testi yaklaşımın ilk aşamasında oluşturulan UECM için en

büyük gecikme uzunluğuna karar verilmesi gerekmektedir. Çalışmadaki

gözlem sayısı ve verilerin üçer aylık olması dikkate alındığında en büyük gecikme uzunluğu 4 olarak tespit edilmiştir. UECM için en uygun gecikme

uzunluğu ise Akaike Bilgi Kriteri (Akaike Information Criteria - AIC) ve SBC

kullanılarak belirlenmiştir. Tablo 2’de yer alan her gecikme düzeyi için

hesaplanan AIC ile SBC değerlerinin en küçük olduğu ve otokorelasyonun olmadığı durum, uygun gecikme uzunluğunu vermektedir. Tablo 2

incelendiğinde uygun gecikme uzunluğu 4 olarak bulunmuştur.



Tablo 2: ARDL Modeli İçin Uygun Gecikme Uzunluğunun Belirlenmesi

p AIC SBC LM

1 -5.29 -5.11 0.031

2 -5.41 -5.17 0.002

3 -5.46 -5.14 0.001

4 -5.63 -5.24 0.541

Not: p, modelde yer alan gecikme sayısını göstermektedir. LM ise Breush-Godfrey

LM otokorelasyon test istatistiğinin olasılık değerini ifade etmektedir.

ARDL sınır testi yaklaşımında gecikme uzunluğu belirlendikten sonra incelenen değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisinin varlığını sınamak için

𝐻0: 𝜃1 = 𝜃2 = 0 temel hipotezi F testi kullanılarak sınanmıştır. Tablo 3

incelendiğinde hesaplanan F istatistiğinin, alt kritik değerden küçük olduğu görülmüştür. Dolayısıyla değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisi

olmadığını gösteren temel hipotez reddedilememiştir.

Tablo 3: Sınır Testi Sonuçları

k F istatistiği Alt Sınır I(0) Üst Sınır I(1)

1 1.845466 4.94 5.73

Not: k, bağımsız değişken sayısını ifade etmektedir. Kritik değerler, Pesaran vd. (2001:300) Tablo CI(iii) ‘den alınmış olup %5 anlamlılık düzeyindeki değerlerdir.

Bu çalışmada, ARDL sınır testi yaklaşımın ilk aşaması olarak

değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisi araştırılmıştır. Elde edilen bulgular

neticesinde, LGSYİH ve LEG serileri arasında uzun dönem ilişkisinin olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Dolayısıyla ARDL sınır testi yaklaşımın

sırasıyla uzun ve kısa dönem elastikiyetlerinin elde edildiği diğer aşamalarına

geçilmemiştir.

Çalışmada incelenen değişkenler arasındaki sebep-sonuç ilişkisinin

yönünü test etmek amacıyla Granger nedensellik testi uygulanmıştır. Granger

nedensellik testinin uygulanabilmesi için incelenen serilerin durağan olması

gerekmektedir. Söz konusu test, gecikme uzunluğu seçimine duyarlıdır. İki değişken arasındaki ilişkinin yönünü tahmin edebilmek için (5) ve (6)

numaralı model kurulmaktadır (Granger, 1969).

𝐷𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡 = ∑ 𝑎𝑗𝐷𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡−𝑗

𝑚

𝑗=1

+ ∑ 𝑏𝑗𝐷𝐿𝐸𝐺𝑡−𝑗

𝑚

𝑗=1

+ 𝜀𝑡 (5)

𝐷𝐿𝐸𝐺𝑡 = ∑ 𝑐𝑗𝐷𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡−𝑗

𝑚

𝑗=1

+ ∑ 𝑑𝑗𝐷𝐿𝐸𝐺𝑡−𝑗

𝑚

𝑗=1

+ 𝜗𝑡 (6)

𝐸[𝜀𝑡𝜀𝑠] = 𝐸[𝜗𝑡𝜗𝑠] = 0 𝑡 ≠ 𝑠 (7)



𝐷𝐿𝐺𝑆𝑌İ𝐻𝑡 ve 𝐷𝐿𝐸𝐺𝑡 düzey değerlerinde durağan iki zaman serisi

olmak üzere eşitlikte yer alan m gecikme uzunluğunu göstermektedir.

DLEG’den DLGSİYH’e doğru Granger nedenselliğin testi 𝐻0: 𝑏1 = 𝑏2 =. . . = 𝑏𝑚 = 0 temel hipotezi ile sınanmaktadır. DLGSYİH’nin, DLEG’in

Granger nedeni olup olmadığı Eşitlik 6’nın tahmini ile 𝐻0: 𝑐1 = 𝑐2 =. . . =𝑐𝑚 = 0 temel hipotezinin sınanmasıyla ortaya koyulmaktadır. Temel

hipotezin reddedilememesi, söz konusu iki değişken arasında nedensellik

ilişkisi olmadığı sonucunu göstermektedir.

Çalışmada, birinci mertebeden durağan olan LGSYİH ve LEG serilerinden yararlanılarak VAR modelinden hareketle Granger nedensellik

testi uygulanmıştır. Tablo 4 incelendiğinde farkı alınarak durağan hale

getirilen LGSYİH ve LEG serileri arasında tek yönlü bir nedensellik ilişkisi saptanmıştır. %5 anlamlılık düzeyinde birinci farkı alınmış LEG’in

DLGSYİH’nin Granger nedeni olmadığını gösteren temel hipotez

reddedilemezken, DLGSYİH’nin LEG’in Granger nedeni olmadığını

gösteren temel hipotez reddedilmektedir.

Tablo 4: Granger Nedensellik Testi Sonucu

İlişkinin Yönü Gecikme Uzunluğu Test İstatistiğinin Olasılık

Değeri

DLGSYİH DLEG 4 0.0455

DLEG DLGSYİH 4 0.1157

Not: D simgesi ilgili serinin birinci farkının alındığını göstermektedir.

Çalışmada elde edilen bulgular neticesinde, LGSYİH ve LEG arasında uzun dönemli bir ilişki olmadığı tespit edilirken uygulanan Granger

nedensellik testi sonrasında DLGSYİH’den eğitim harcamalarındaki

büyümeye doğru tek yönlü Granger nedenselliği olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

4. SONUÇ

Küreselleşme süreci ile birlikte bilgi teknolojileri alanında yaşanan gelişmeler, ülkelerin iktisadi büyümelerinin istikrarı ve uluslararası

piyasadaki rekabet güçlerinin muhafazası için nitelikli eğitimin önemini

göstermiştir. Birçok iktisatçı, ekonomik kalkınmanın temel noktasının eğitim

olduğunu ifade etmektedir. Eğitim, nitelikli beşeri sermayenin oluşmasında, iktisadi büyüme ve kalkınmanın sağlanmasında, ülkenin rekabet gücünün

artmasında, ülkenin ve bireyin refah seviyesinin yükselmesinde, ülkede adil

gelir dağılımın meydana gelmesinde, toplumun çevre bilincinin artmasında, demokratik sosyal hukuk düzeni için ilerlemeler kaydedilmesinde ve birçok

alanda etkisi olan önemli bir faktördür. Dolayısıyla politika yapıcılar

tarafından eğitime yapılan harcamalar, ülke için en karlı yatırımdır. Dünya

Bankası’nın veritabanından ulaşılan bilgilere göre, Türkiye için 1990 ve 2006 yılları yetişkin okuryazarlık oranı (15 yaş ve üzeri insanların yüzdesi) sırasıyla



79.2 ve 88.1’dir. Söz konusu yıllar için eğitime yapılan kamu harcamaları (toplam GSYİH %’si) incelendiğinde ise sırasıyla 2.08 ve 2.86 olduğu

görülmektedir. 2006 yılında Amerika Birleşik Devletleri (ABD), Brezilya,

Bulgaristan, Fransa ve Polonya için eğitime yapılan kamu harcamaları (toplam GSYİH %’si) ise sırasıyla 5.61, 4.95, 4.04, 5.60 ve 5.25’tir. Söz

konusu ülkeler ile karşılaştırıldığında ülkemizde eğitime ayrılan kaynakların

yetersiz olduğu görülmektedir.

Türkiye’de eğitimin iktisadi büyüme üzerindeki rolünün araştırılması amacını taşıyan bu çalışmada, gecikmesi dağıtılmış otoregresif (ARDL) sınır

testi yaklaşımı uygulanmıştır. Çalışmada incelenen eğitim harcamaları ve

ekonomik büyümeyi temsilen kullanılan GSYİH değişkenlerine ait veri seti üçer aylık gözlemlerden oluşmakta ve 1998:01-2013:02 dönemini

kapsamaktadır. Çalışmada elde edilen bulgular neticesinde, eğitim

harcamaları ile ekonomik büyüme arasında uzun dönem ilişkisinin olmadığı

sonucunda ulaşılmıştır. Uygulanan Granger nedensellik testi sonucuna göre ise DLGSYİH’den eğitim harcamalarındaki büyümeye doğru tek yönlü bir

nedensellik ilişkisi olduğu bulunmuştur. Söz konusu bulgular

değerlendirildiğinde; Türkiye ekonomisi için sürdürülebilir büyümenin sağlanması ve küresel rekabet gücünün arttırılması amacıyla eğitime yapılan

yatırımlar büyük önem arz etmektedir. Fakat GSYİH içinden eğitime ayrılan

kaynakların yetersizliği nedeniyle eğitimin iktisadi büyüme üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamsızdır. Özellikle son on yıllık dönemde ülke

ekonomisinde yaşanan olumlu gelişmeler ve yüksek büyüme oranları

sonucunda artan GSYİH içerisinden eğitime ayrılan pay miktarsal olarak artsa

da oransal olarak hala düşük düzeydedir.

KAYNAKÇA

Afzal, M., M. S. Farooq, H. K. Akmad, I. Begum ve M. A. Quddus (2010), “Relationship Between School Education and Economic Growth in

Pakistan: ARDL Bounds Testing Approach To Cointegration”,

Pakistan Economic And Social Review, 48(1), 39-60.

Afzal, M., H. U. Rehman, M. S. Farooq ve K. Sarwar (2011), “Education and

Economic Growth in Pakistan: A Cointegration and Causality

Analysis”, International Journal Of Educational Research, 50, 321-

335.

Akçacı, T. (2013), “Eğitim Harcamalarının İktisadi Büyümeye Etkisi”, Kafkas

Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4 (5), 65-79.

Akgül, I. ve S. Ö. Koç (2011), “Türkiye Cumhuriyeti Tarihinde Eğitim ve Büyüme İlişkisi: Eşik Otoregresif Yaklaşım”, Trakya Üniversitesi

Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 13, Sayı 2, 1-36.



Blankenau, W. F. ve N. B. Simpson (2004), “Public Education Expenditures and Growth”, Journal of Development Economics, 73,

583-605.

Blankenau,W. F., N. B. Simpson ve, M. Tomljanovich (2007), “Public Education Expenditures , Taxation and Growth: Linking Data To

Theory”, American Economic Association, 97(2), 393-397.

Çakmak, E. ve S. Gümüş (2005), “Türkiye’de Beşeri Sermaye ve Ekonomik

Büyüme: Ekonometrik Bir Analizi (1960-2002), Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Cilt 60, Sayı 1, 59-72.

Çoban, O. (2004), “Beşeri Sermayenin İktisadi Büyüme Üzerine Etkisi:

Türkiye Örneği”, İ.Ü. Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, No: 30, 131-142.

Devarajan, S., V. Swaroop Ve H. Zou (1996), “The Composition of Public

Expenditure and Economic Growth”, Journal of Monetary

Economics, 37(2), 313-344

Eriçok, R. E. ve V. Yılancı (2013), “Eğitim Harcamaları ve Ekonomik

Büyüme İlişkisi: Sınır Testi Yaklaşımı”, Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi

Dergisi, 8(1), 87-101.

Granger, C. W. J. (1969), “Investigating Causal Relations by Econometric

Models and Cross-Spectral Methods”, Econometrica, 37(3), 424-438.

Granger, C. W. J. ve Newbold, P. (1974), ”Spurious Regressions in Econometrics”, Journal Of Econometrics, 2, 111-120.

Johansen, S. ve K. Juselius (1990), “Maximum Likelihood Estimation and

Inference on Cointegration With Applications to The Demand for

Money”, Oxford Bulletin Of Economics and Statistics, 52, 169-210.

Kar, M. ve H. Ağır (2006), “Türkiye’de Beşeri Sermaye ve Ekonomik

Büyüme İlişkisi: Eşbütünleşme Yaklaşımı ile Nedensellik Testi,1926-

1994”, Selçuk Üniversitesi İ.İ.B.F. Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Sayı 11, 51-68.

Karagül, M. (2003), “Beşeri Sermayenin Ekonomik Büyümeyle İlişkisi ve

Etkin Kullanımı”, Akdeniz Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Sayı 5,79-90.

Karataş, M. ve E. Çankaya (2011), “Türkiye’de Beşeri Sermaye ve Ekonomik

Büyüme İlişkisinin Analizi”, Yönetim ve Ekonomi Dergisi, Cilt 18,

Sayı 1, 105-214.

Kıran, B. (2013), “Testing The Impact of Educational Expenditures on Economic Growth: New Evidence From Latin American Countries”,

Quality And Quantity. 47, 1-10.

Li, J. ve L. Kong (2012), “Equilibrium Relationship Between Education And Economic Growth”, Advances in Applied Economic and Finance,

2(3), 403-406.



Lucas, R. E. (1988), “On The Mechanics of Economic Development”, Journal of Monetary Economics, 22, 3-42.

Narayan, P. K. ve R. Smyth (2005), “Trade Liberalization and Economic

Growth in Fiji. An Empirical Assessment Using the ARDL Approach”, Journal of The Asia Pacific Economy, 10(1), 96-115.

Narayan, P. K. ve S. Narayan (2005), “Estimating Income and Price

Elasticities of Imports For Fiji in a Cointegration Framework”,

Economic Modelling, 22, 423-438.

Narayan, P. K. (2005), ”The Saving And Investment Nexus for China:

Evidence From Cointegration Tests”, Applied Economics, 37(17),

1979-1990.

Narayan, P. K. ve R. Smyth (2006), “What Determines Migration Flows From

Low-Income to High-Income Countries? An Empirical İnvestigation

of Fiji-U.S. Migration 1972-2001”, Contemporary Economic Policy,

24(2), 332-342.

Özsoy, C. (2009), “Türkiye’de Eğitim ve İktisadi Büyüme Arasındaki

İlişkinin VAR Modeli ile Analizi”, Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi

Dergisi, Cilt 4, Sayı 1, 71-83.

Öztürk, N. (2005), “İktisadi Kalkınmada Eğitim Rolü”, Sosyoekonomi

Dergisi, Sayı 1, 27-44.

Pesaran, M. H., Y. Shin ve R. J. Smith (2001), “Bounds Testing Approaches to The Analysis of Level Relationships”, Journal of Applied

Econometrics, 16, 289-326.

Pesaran, M. H. (1997), ”The Role of Economic Theory in Modelling The Long

Run”, The Economic Journal, 107(440), 178-191.

Riasat, S., R. M. Atif ve K. Zaman (2011), “Measuring The Impact of

Educational Expenditures on Economic Growth: Evidence from

Pakistan”, Educational Research, 2(13), 1839-1846.

Serel, H. ve K. Masatçı (2005), “Türkiye’de Beşeri Sermaye ve İktisadi

Büyüme İlişkisi: Ko-Entegrasyon Analizi”, Atatürk Üniversitesi

İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt 19, Sayı 2, 49-58.

Şimşek, M. ve C. Kadılar (2010), “Türkiye’de Beşeri Sermaye, İhracat ve

Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin Nedensellik Analizi”,

Cumhuriyet Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt 11, Sayı 1, 115-140.

Tarı, R. ve D. Ç. Yıldırım (2009), “Döviz Kuru Belirsizliğinin İhracata Etkisi: Türkiye İçin Bir Uygulama”, Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 16(2), 95-

105.

Yaylalı, M. ve F. Lebe (2011), “Beşeri Sermaye ile İktisadi Büyüme Arasındaki İlişkinin Ampirik Analizi”, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F.

Dergisi, 30(1), 23-51.



Yılancı, V. (2012), “Türkiye’de Para Talebi İstikrarlılığının Testi: Kayan Pencerelerde Sınır Testi Yaklaşımı”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal

Bilimler Dergisi, 33, 67-74.

Date post:	03-Feb-2023
Category:	Documents
Upload:	istanbul
View:	0 times
Download:	0 times

Türkiye'de Eğitim Harcamaları ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: ARDL Sınır Testi...

Documents